基于准星速度运动观测的高红移宇宙运动畸变

光学测量学的进展使我们能够直接从观测中推断宇宙的非径向运动结构。本文使用监督式机器学习神经网络方法，基于 unWISE 中红外数据库和 Gaia 的若干光度和元数据分类器参数预测 157 万个红移值。这些估计用于将样本划分为三个红移区间：1-2、2-3 和 $>3$。对于每个子集，均使用所有可用的 Gaia 正确运动，在球谐级数至 3 级（30 个拟合向量函数）中进行全局求解。我发现不同红移处若干拟合正确运动模式存在显著差异。最大信号见于 1-2 和 2-3 红移区间的向量球谐拟合比较中。显著的谐波包括刚性旋转、从北半球到南半球的偶极子漂移以及额外的二极性畸变。使用过滤子样本的验证测试表明，检测到的效应可由测量中隐藏的系统性误差引起。结果通过使用独立的红移来源并计算观察者的 Galactocentric 加速度进行验证。该研究为检验替代宇宙学模型提供了新的观测检验。